关键词： 中国传媒大学   双一流   管理科学与工程   北京广播学院   中国广播电视   优势学科   信息与通信工程   中国语言文学  

摘要： 中国传媒大学是教育部直属的首批“双一流”建设高校、“211工程”重点建设大学、“985优势学科创新平台”重点建设高校。学校始建于1954年,2004年由“北京广播学院”更名为“中国传媒大学”。建校70年来,秉持“立德、敬业、博学、竞先”的校训精神,传承“忠诚、自信、包容、竞先”的文化基因,以培养“弘道崇德、经世致用”的传媒人为己任,培养造就了大批党和国家所需、能够应对未来媒体挑战、驰骋于国际舞台的优秀传媒人才,为党和国家的传媒事业以及经济社会发展作出了重要贡献,被誉为“中国广播电视及传媒人才摇篮”“信息传播领域知名学府”。中国传媒大学坚持走新工科、新文科融合发展之路,提出了“以传媒为特色,以交叉为抓手,以未来为向度,以世界为坐标”的学科专业建设理念,构建了以新闻传播学、艺术学、信息与通信工程为龙头,设计学、中国语言文学、外国语言文学、计算机科学与技术、管理科学与工程等为支撑的多学科融合渗透、特色鲜明的学科体系。

关键词： 通信工程   信息化和综合集成化   安全管理  

摘要： 随着信息技术的飞速发展,通信工程的信息化和综合集成化已成为推动通信领域进步的关键因素。分析了通信工程信息化和综合集成化的实现路径,在通信工程的综合集成过程中将全面规划设计、通信工程标准化、加强安全管理、培训与技术支持等关键策略融合应用,形成一个有机的整体,以期为相关人员提供参考。

关键词： 通信工程项目   信息管理系统   应用策略   技术选择   效率提升  

摘要： 本文探讨了在通信工程项目中信息管理系统技术的应用策略。从需求分析、设计开发、测试到维护阶段,系统性地讨论了各阶段信息管理系统的关键作用及应用方法。针对需求分析阶段,强调了对项目需求的全面理解和准确把握;对设计开发阶段,着重于系统架构设计、数据库设计与功能开发;在测试阶段,强调了测试计划制定、测试环境搭建、测试工具选择与应用;而在维护阶段,则注重于问题跟踪解决、系统性能监控优化与功能升级扩展。通过本文的综合讨论,突出了信息管理系统技术在通信工程项目中的重要性及应用策略,为项目管理者提供了一套系统的应用方案,以提高通信工程项目的效率和质量。

关键词： 新能源发电企业   安全生产   管理  

摘要： 随着我国社会经济的迅速发展,新能源发电企业也在随之发展,在发展的进程中,安全生产管理工作占有关键的地位。但是,如果在安全生产管理的过程中运用传统的管理模式,依然存在着一系列的问题,很多的新能源发电企业在安全生产管理方面缺乏全面的体系,只顾着重视安全措施的落实,严重忽略了管理工作。在这样的情况下,很有可能会出现安全事故,阻碍企业落实可持续发展的目标。

关键词： 电力载波通信技术   异常判定   挖掘方法   异常数据   用电信息  

摘要： 为实现对异常信息的精确识别,文章提出基于电力载波通信技术的用电信息异常数据挖掘方法。该方法引进电力载波技术获取用电信息;收集电力系统的用电数据,进行用电类别提取与异常判定;提取异常用电数据中的关键特征,实现对异常用电信息的挖掘。实验结果表明,文章设计的方法可以实现对数组中所有异常数据的精确识别与挖掘。

关键词： 风力发电场   电气系统故障定位   在线修复技术  

摘要： 近些年随着社会的发展,各界对于可再生能源的需求也在不断增加,风力发电场电气系统的稳定性也是社会关注的问题。因此本文章围绕系统故障定位于在线修复技术展开深入的调查,了解风力发电厂电气系统中的问题,通过优化传感器布局、引入深度学习算法、智能遥控系统、机器人技术创新以及网络稳定强化,提高了故障定位精度、大数据分析效能、远程维护效率、在线修复智能性和系统稳定性,以便于为风力发电厂电气系统的稳定运行提供更好的解决方案。

关键词： 互联网   平台   配电网   智能化   运维管理  

摘要： 智能配电网运维管理和智能化改造利用互联网和先进的信息技术手段,实现设备状态的实时监测和管理、故障预警和快速响应、运维管理的智能化和高效化。通过互联网平台融合其他专业系统数据,实现对配电设备的远程监控和操作,大大减少了人工巡检和操作的工作量,提高了运维管理的效率和准确性。同时,通过在线分析设备指标,可及时发现问题并进行调整和改进,进一步提高了配电网的运维管理效率和创新发展水平。

关键词： 智能电网   电力通信技术   输电   变电   故障预警  

摘要： 电力通信技术对智能电网的建设与发展起到重要作用,因此研究电力通信技术在智能电网中的应用具有重要意义。简要概述智能电网、电力通信技术及智能电网与电力通信技术之间的关系,详细分析电力通信技术在智能电网输电和变电两大关键环节的具体应用,旨在推动智能电网的进一步发展,提高电力系统的智能化水平。

关键词： 新能源功率预测   Stacking集成学习   VMD   皮尔逊相关系数   贝叶斯超参数优化  

摘要： 在“双碳”背景下,新能源发电功率的准确预测对于电力系统的平稳运行至关重要。提出了一种自适应性的VMD-Stacking集成模型,以解决数据集变化时传统学习模型预测精度不高的问题。利用皮尔逊相关系数选择与发电功率强相关的气象特征,通过变分模态分解(Variational mode decomposition,VMD)将功率数据分解为多个模态分量,由此构成新的数据集。运用贝叶斯优化算法调整超参数,综合评判随机森林等8种学习模型的评价指标,自适应选出预测性能最优的3种模型作为基学习器,并选用稳定性和泛化能力相对较强的线性回归(Linear Regression)作为元学习器,建立Stacking融合模型。对各分量的预测值叠加,得到最终预测结果。以某新能源场站为例,对风、光电站的发电功率进行预测。算例验证结果表明,该模型在面对不同数据集时,体现出较强的适应性,预测性能也得到显著的提升。

关键词： 人工智能技术   新能源   发电系统   故障检测  

摘要： 在能源转型的全球浪潮中,新能源发电系统以其清洁、可持续的特性逐渐成为能源供应体系中的重要组成部分。然而,随之而来的是对新能源发电系统稳定性和可靠性的更高要求,尤其是在智能化故障检测与诊断方面。在此背景下,人工智能技术的引入为新能源发电系统的维护与管理开辟了新的路径。深入探讨基于人工智能技术的新能源发电系统智能化故障检测,通过介绍新能源发电系统,分析人工智能技术在故障检测中的应用基础,研究如何基于人工智能技术构建新能源发电系统智能化故障检测模型,以期为相关工作提供参考。